这实际上取决于您的变量x_train包含的内容。您没有为您的代码提供上下文。我可以推断x_train是一个在第四个元素或行索引的numpy数组。

plt.imshow是matplotlib库中的一个函数，它接受表示图像的数组并将其绘制到屏幕上。该数组通常是表示像素行和列的2D数组或3D数组，其中每个像素由RGB的3个值或RGBA的4个值表征(A代表alpha并表示透明度)。

cmap="gray"是传递给plt.imshow的关键字参数，它负责将特定的色彩映射表映射到您作为第一个参数传递的数组中的值。如果你用谷歌搜索matplotlib色彩映射表，你可以查询到色彩映射表。由于您的代码中使用了灰色色彩映射表，因此您的数组很可能是表示灰度图像的2D数组。在这种情况下，每个像素仅由一个值(通常在0到255之间)描述，该值在从黑色(0)到白色(255)的范围内指示其颜色。如果您传递一个3D数组(即彩色图像)给imshow，matplotlib会自动将第三维中的值解释为RGB值，并正确显示图像。但是，如果您传递一个2D数组，matplotlib会将这些值映射到一个色彩映射表，默认情况下是"viridis“。这将产生一个绿色/黄色/蓝色的图像。因此，有必要告诉matplotlib将其映射到灰度色彩映射表。

因此，我假设x_train是一个两维以上的numpy数组，它可能包含多个图像。当您在索引3处对其进行索引时，您将获得保存要显示的图像的值的数组的一部分。这个数组的维数似乎比实际使用的要多，这就是为什么使用np.squeeze来减少不必要的维数。举个例子：

这是我从你给出的一些信息中能告诉你的全部。下一次考虑为你的问题提供更多的上下文。